Test di sistemi audio con segnali burst

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1 Test di sistemi audio con segnali burst D. Ponteggia Italian Section Progettazione e misura degli altoparlanti, Conservatorio L. Cherubini,

2 Sommario Introduzione Caratterizzazione sistemi lineari e non-lineari Analisi non linearità ad alti livelli tramite burst Analisi decadimento con burst Conclusioni 2

3 Introduzione Un sistema elettro-acustico è caratterizzabile attraverso diversi tipi di misurazioni a seconda che si tratti di sistemi descrivibili tramite: Modelli Lineari Modelli non-lineari Nel caso di sistemi lineari è ormai pratica comune caratterizzare i sistemi attraverso la risposta all'impulso Nel caso di sistemi non-lineari invece si caratterizza la risposta del sistema tramite segnali sinusoidali 3

4 Caratterizzazione sistema lineare Piccolo sistema alta fedeltà a 2 vie 4

5 Sistemi Lineari Un sistema lineare è completamente descritto dalla sua risposta all'impulso o dalla sua trasformata, la risposta in frequenza complessa 5

6 Sistemi lineari x (t) h( t ) y (t) FOURIER y ( t ) = h ( t ) x ( τ t ) dt DIFFICILE X ( j ω) H ( j ω) Y ( j ω )=H ( j ω ) X ( j ω ) Y ( j ω) FACILE 6

7 Acquisizione IR con LogChirp 7

8 Acquisizione IR con LogChirp 8

9 Risposta in frequenza (complessa) 9

10 Caratterizzazione sistema NON lineare Piccolo sistema alta fedeltà a 2 vie 10

11 Sistemi NON-Lineari Nei sistemi NON lineari NON esiste una semplice relazione che permetta di predire l'uscita a partire da un qualsiasi segnale di ingresso La completa caratterizzazione di un sistema NON lineare richiederebbe un tempo infinito, in quanto andrebbe fornita l'intera gamma dei possibili segnali in ingresso! La soluzione (una delle) quindi è quella di semplificare il problema, con un obiettivo meno ambizioso e caratterizzare il sistema solo per la risposta a stimoli sinusoidali 11

12 Misura della distorsione X(f) Y(f) Risposta lineare Distorsione f x (t) f Sistema NON lineare y (t) 12

13 Misura della distorsione 13

14 Misura della distorsione THD=1% 14

15 freq Modulo Sinusoidal di CLIO Sinusoidal AM dbspl fmax deg Magnitude and phase response 60.0 fmin DUT time 50 CH A&B dbspl k 1/12 Octave Unsmoothed 48kHz Delay [ms] k Hz 5k Distortion Rise [db] k 10k SweepTime [ms] 0.00 File: reference.sin Sinusoidal Sweep duration AM THD dbspl continuous stepped Sweeps continuously or stepping from fmax down to fmin Tradeoff between frequency resolution and test duration CH A&B dbspl /12 Octave Unsmoothed 48kHz Delay [ms] k 2k Hz Distortion Rise [db] k 10k 20k SweepTime [ms] 0.00 File: reference.sin 15

16 Analisi con tono sinusoidale Compromesso durata segnale e finestra di osservazione FFT FFT corta bassa risoluzione in frequenza Segnale sinuosidale Per alti livelli problemi termici sul DUT Problemi nell'accorciare il segnale: Segnale di durata minore della finestra di osservazione FFT Si arriva rapidamente al segnale burst hanningato di Keele 16

17 Durata analisi vs durata segnale FFT FFT TIME OFF TIME ON TIME OFF TIME ON Spectral leakage FFT windowing BIN round gen Signal windowing FFT Resolution Low High DUT heating Duty cycle dependant 17

18 Segnali di test Quando si finestra nel tempo una sinusoide, se ne allarga lo spettro (convoluzione della riga spettrale della sinusoide con lo spettro della finestra) La finestratura permette di alzare il fattore di cresta, definito come: CF=20 log 10 ( ) x peak x rms ( db ) 18

19 Segnale di Keele Keele propone di finestrare un sinusoide con una finestra Hanning di durata 6.5 cicli In questo modo si ottiene una larghezza di banda per il tono generato di circa 1/3 di ottava { ( ) (2 π f 0 t) sin(2 π f 0 t) 1 cos f (t)= per 0 t f0 altrove 19

20 Segnale di Keele CF(on)=7.3 db 20

21 Vantaggi del test burst Il test di distorsione con burst ha alcuni vantaggi Si presta bene all'uso interattivo, anche grazie al fatto che la forma d'onda è ben visibile in uno strumento come l'oscilloscopio Non stressa dal punto di vista termico il dispositivo sotto test Da risultati paragonabili a quelli del test con sinusoide continua 21

22 THD ad alti livelli Si utilizza un segnale di tipo Keele (tono singolo) anche con maggiore numero di cicli, se si desidera avere una minore occupazione di banda, è possibile effettuare misurazioni di distorsione Nel caso in esame, si vuole caratterizzare la distorsione del tweeter del sistema 2 vie Si testa il sistema in campo vicino, dato che non si ha disposizione uno spazio anecoico, con un segnale burst di durata 40 cicli 22

23 THD ad alti livelli 3.9 V 23

24 THD ad alti livelli 7.8 V 24

25 THD ad alti livelli 15.5 V 25

26 THD ad alti livelli 30.9 V 26

27 THD ad alti livelli 27

28 THD ad alti livelli Effettuando il test a frequenze e livelli diversi è possibile acquisire molte informazioni sul comportamento di un sistema I dati possono poi essere esposti sotto forma di grafici di distorsione in funzione della frequenza, del livello o di entrambi. 28

29 Analisi decadimento con burst Un sistema lineare è completamente descritto dalla IR Tipicamente la IR di un sistema a larga banda ha una durata limitata Siamo interessati ad analizzare il sistema per la presenza di risonanze e per valutarne il decadimento Vengono in nostro aiuto i metodi di analisi tempofrequenza 29

30 Analisi tempo-frequenza Temporal Analysis Spectral Analysis 30

31 Analisi tempo-frequenza Temporal Analysis Joint TF Analysis Spectral Analysis 31

32 Wavelet come burst E' stato proposto in letteratura di testare sistemi audio attraverso segnali di tipo burst Nel caso di sistemi lineari l'analisi con burst è equivalente alla analisi Wavelet implementata in CLIO In realtà è molto simile dato che la Wavelet madre utilizzata da CLIO è una Morlet e quindi non è una sinusoide con finestra di hanning ma con una finestra gaussiana La gaussiana ha il vantaggio di non avere side lobes 32

33 Wavelet come burst 1 t b W h (a, b)= h(t ) ψ dt a a ( ) 33

34 Analisi Wavelet 34

35 Analisi del decadimento Una particolare applicazione dell'analisi tempofrequenza è quella della valutazione del decadimento di fenomeni risonanti Nel caso di sistemi a larga banda che contengono fenomeni risonanti, questi possono essere difficilmente evidenziati a causa dell'estensione della risposta nel dominio tempo-frequenza e dal principio di indeterminazione tempo-frequenza 35

36 Sistema sotto-smorzato x (t )=e α t cos ( 2π f d t +ϕ ) 36

37 Decadimento in cicli α= πf d t =n T d Q x (t )=e α t cos ( 2π f d t +ϕ ) x ( n T d )=e πf d nt d Q x ( n )=e tempo a cicli π n Q 1 T d= fd cos ( 2π f d n T d ) cos ( 2 π n ) 37

38 Analisi Cicli-Frequenza 38

39 Analisi Cicli-Frequenza 39

40 Analisi Tempo-Frequenza 40

41 Analisi Cicli-Frequenza 41

42 Conversione Tempo-Cicli cyc= t t origine Td t origine 42

43 Analisi Cicli-Frequenza 43

44 Analisi Tempo-Frequenza 44

45 Conclusioni L'utilizzo di segnali tipo burst permette di effettuare misure molto interessanti La flessibilità dello strumento CLIO permette di creare delle procedure di misura innovative L'analisi del decadimento in cicli offre la possibilità di analizzare il fattore di smorzamento delle risonanze nei sistemi elettro-acustici 45

46 Question Time Grazie per l'attenzione Per ulteriori informazioni: Domande? 46